ControlDreamer: Blending Geometry and Style in Text-to-3D
作者: Yeongtak Oh, Jooyoung Choi, Yongsung Kim, Minjun Park, Chaehun Shin, Sungroh Yoon
分类: cs.CV
发布日期: 2023-12-02 (更新: 2024-08-23)
备注: Project page: https://controldreamer.github.io/
💡 一句话要点
ControlDreamer：融合几何与风格的文本到3D生成方法
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 文本到3D生成 风格化3D模型 多视角扩散模型 深度感知 ControlNet 3D风格编辑 扩散模型 计算机视觉
📋 核心要点
- 现有文本到3D方法在几何形状和风格融合方面存在不足，难以生成高质量的风格化3D模型。
- 提出ControlDreamer，核心是深度感知的多视角扩散模型ControlNet，并结合两阶段流程实现风格化3D生成。
- 实验结果表明，ControlDreamer在人工评估和CLIP分数上均优于现有方法，证明了其有效性。
📝 摘要（中文）
本文旨在解决当前文本到3D生成方法在融合几何形状和风格方面的局限性。为此，我们提出了多视角ControlNet，这是一种深度感知的多视角扩散模型，该模型在精心策划的文本语料库生成的合成数据集上进行训练。我们将多视角ControlNet集成到我们的两阶段流程ControlDreamer中，从而实现文本引导的风格化3D模型生成。此外，我们还提出了一个全面的3D风格编辑基准，涵盖了包括物体、动物和角色在内的广泛主题，以进一步促进对多样化3D生成的研究。对比分析表明，通过人工评估和CLIP分数指标证明，这种新流程优于现有的文本到3D方法。
🔬 方法详解
问题定义：现有文本到3D生成方法难以有效地将几何形状和风格融合，导致生成的3D模型在风格化方面表现不足，无法满足用户对多样化风格的需求。现有方法在处理复杂场景和细节时也存在困难，生成的模型质量有待提高。
核心思路：ControlDreamer的核心思路是利用深度感知的多视角扩散模型ControlNet，学习文本描述与3D几何形状和风格之间的映射关系。通过在合成数据集上训练ControlNet，使其能够理解文本描述并生成具有特定风格的3D模型。两阶段流程的设计允许先生成基本的几何形状，再进行风格化处理，从而更好地控制生成过程。
技术框架：ControlDreamer采用两阶段流程：第一阶段，使用文本描述生成初始的3D几何形状；第二阶段，利用训练好的多视角ControlNet，将初始几何形状进行风格化处理，生成最终的风格化3D模型。多视角ControlNet是基于ControlNet架构的扩散模型，输入包括文本描述和多视角深度图，输出是风格化的3D模型。
关键创新：关键创新在于深度感知的多视角ControlNet。传统ControlNet主要处理2D图像，而ControlDreamer将其扩展到3D领域，使其能够理解和处理多视角深度信息。通过在合成数据集上训练，ControlNet能够学习文本描述与3D几何形状和风格之间的复杂关系，从而生成高质量的风格化3D模型。
关键设计：ControlNet的训练数据集是基于精心策划的文本语料库生成的合成数据集，包含大量的3D模型和对应的文本描述。损失函数包括CLIP loss和深度loss，用于保证生成模型的文本一致性和几何准确性。网络结构采用U-Net架构，并引入了多视角注意力机制，用于融合不同视角的深度信息。
📊 实验亮点
ControlDreamer在3D风格编辑基准测试中表现出色，通过人工评估和CLIP分数指标证明，其优于现有的文本到3D方法。具体而言，ControlDreamer在生成具有特定风格的3D模型方面，能够更好地保持文本描述的一致性，并生成更逼真的几何形状和细节。实验结果表明，ControlDreamer在生成质量和风格多样性方面均有显著提升。
🎯 应用场景
ControlDreamer可应用于游戏开发、电影制作、广告设计等领域，帮助用户快速生成具有特定风格的3D模型。该技术还可以用于3D内容创作的自动化和个性化，降低3D建模的门槛，使更多人能够参与到3D内容创作中来。未来，该技术有望应用于虚拟现实、增强现实等领域，为用户提供更加沉浸式的体验。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in text-to-3D generation have significantly contributed to the automation and democratization of 3D content creation. Building upon these developments, we aim to address the limitations of current methods in blending geometries and styles in text-to-3D generation. We introduce multi-view ControlNet, a novel depth-aware multi-view diffusion model trained on generated datasets from a carefully curated text corpus. Our multi-view ControlNet is then integrated into our two-stage pipeline, ControlDreamer, enabling text-guided generation of stylized 3D models. Additionally, we present a comprehensive benchmark for 3D style editing, encompassing a broad range of subjects, including objects, animals, and characters, to further facilitate research on diverse 3D generation. Our comparative analysis reveals that this new pipeline outperforms existing text-to-3D methods as evidenced by human evaluations and CLIP score metrics. Project page: https://controldreamer.github.io